RANSAC点云平面拟合

RANSAC (Random Sample Consensus) 是一种常用的点云平面拟合算法。它是一种迭代算法，用于从包含离群点的数据集中估计出适合数据的模型参数。

在点云平面拟合中，RANSAC 可以用于找到最适合的平面模型。算法的大致步骤如下：

1. 从点云数据集中随机选择最小样本集合，通常为三个点。
2. 根据选定的点计算平面模型的参数。可以使用最小二乘法或法向量等方法。
3. 计算所有其他点与拟合平面之间的距离，并将距离小于阈值的点视为内点，大于阈值的点视为离群点。
4. 如果当前内点数量大于之前的最大内点数量，则更新最大内点数量，并保存当前平面模型参数。
5. 重复上述步骤，直到达到预定的迭代次数或满足停止迭代条件。
6. 使用拟合出的最优模型参数作为最终的平面模型。

RANSAC 算法能够鲁棒地对付包含离群点的数据集，因为它不受离群点的干扰。这使得它在点云平面拟合等应用中得到广泛应用。